作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理過(guò)程中至關(guān)重要的一環(huán)，需要高效精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)方法來(lái)獲取各類關(guān)鍵參數(shù)，傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段，如人工采集、定點(diǎn)觀察往往存在著效率低、誤差大等缺點(diǎn)，而利用無(wú)人機(jī)技術(shù)可以很好的彌補(bǔ)這一缺失。通過(guò)搭載傳感器可以精準(zhǔn)快速地獲取大量作物圖像和光譜數(shù)據(jù)，并分析提取各類表型指標(biāo)，從而評(píng)估作物的健康狀況和生長(zhǎng)情況。

本文將以無(wú)人機(jī)一體化分析系統(tǒng)為工具，通過(guò)分析示例作物的圖像，獲取與作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)相關(guān)度較高的幾個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)，并將不同小區(qū)進(jìn)行數(shù)值對(duì)比，介紹如何使用無(wú)人機(jī)技術(shù)進(jìn)行作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。

① 無(wú)人機(jī)(搭載多光譜、高光譜鏡頭均可)
②PhenoAI air分析系統(tǒng)

方法/步驟

步驟一：無(wú)人機(jī)飛行進(jìn)行圖像采集

步驟二：利用拼接軟件對(duì)無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行影像處理

步驟三：使用PhenoAI air對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，僅需點(diǎn)擊三步即可（①標(biāo)記小區(qū)②尺度校正③點(diǎn)擊分析）
*分析結(jié)果自動(dòng)彈出(精準(zhǔn)分割各植被的輪廓標(biāo)記圖及數(shù)據(jù)匯總表)
結(jié)論:

在作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)過(guò)程中，葉綠素含量以及不同植被指數(shù)是重點(diǎn)監(jiān)測(cè)要素，本文以NDVI、RVI、DVI、GNDVI作為生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)PhenoAI air系統(tǒng)分析結(jié)果的圖表可以看出1號(hào)小區(qū)的NDVI、RVI、DVI指數(shù)均高于2號(hào)小區(qū)，僅有GNDVI值有細(xì)微差距，表明1號(hào)小區(qū)整體作物長(zhǎng)勢(shì)優(yōu)于2號(hào)小區(qū)。

PhenoAI air是一款集無(wú)人機(jī)高效采集和圖像智能分析為一體的表型采集系統(tǒng)，幫助用戶快速測(cè)量苗情苗勢(shì)、抗逆選育等。自動(dòng)化提取各類大田植物和草業(yè)的農(nóng)藝性狀并精準(zhǔn)量化表型信息，支持按需選配高光譜、多光譜或可見(jiàn)光相機(jī)并均可一鍵分析，同時(shí)分析圖表自動(dòng)化保存，并描出植被輪廓方便用戶查看識(shí)別精度。支持拓展PhenoAI Flow進(jìn)行表型數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)建模和挖掘。

健康監(jiān)測(cè)、病蟲害監(jiān)測(cè)、苗情苗勢(shì)、脅迫研究、栽培生理......

• 高光譜可提取150+指標(biāo)：

例如：PVI(作物估產(chǎn))、DCNI(檢測(cè)植株氮濃度)、NPMI(監(jiān)測(cè)白粉病嚴(yán)重程度)、REFCA(反映植物疾病嚴(yán)重程度)、CARI(監(jiān)測(cè)植被葉綠素含量)、Gitelson(反映植物生理狀況)等

• 多光譜可提取100+指標(biāo)：

例如：Red edge(作物估產(chǎn))、NDVI(檢測(cè)植被健康程度、抗耐性)、NIR(檢測(cè)植被水分、氮素、葉綠素含量)、OSAVI(作物出苗初期的植被健康度診斷)、mSR(植物脅迫探測(cè))、LCI(葉綠素和含氮量情況)、RVI(檢測(cè)和估算植物生物量)等

• 可見(jiàn)光可提取50+指標(biāo)：

例如：小區(qū)面積、NDGI(評(píng)估植被冠層水氮含量情況、植被光合活性)、NGRDI(評(píng)估生物量和養(yǎng)分狀況、管理雜草) 、ExG(評(píng)估健康程度)、GRVI(監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng))、MGRVI(可反應(yīng)不同耕作栽培方法對(duì)植被的影響)等
http://m.kmsnd.com/show1equip.asp?equipid=5234038